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汽車煞車系統ABS理論與實際(第三版)

為了解決賓士volvo比較的問題，作者趙志勇,楊成宗  這樣論述：

　　本書兩位作者多年來在教育界教授汽車課程，也寫過不少汽車書籍，對汽車自是非常瞭解。他們將多年教授汽車相關課程所累積的理論基礎，以及將自己修護汽車的經驗，以有條理、系統的方式編整成書呈獻給汽車業界的朋友。文中收集各廠家ABS系統的檢修資料，提供讀者近代汽車ABS在控制系統與檢修儀器方面的資訊，並研討各廠家的檢修策略。相信在現今理論與實務並重的學習趨勢下，可讓讀者在學習ABS系統時有更明確的方向。    本書特色   　　1.本書分為理論與實務兩個部分，能依照讀者的需求提供參考。 　　2.文中詳細介紹ABS作動原理及收集各大廠ABS系統的檢修資料，使讀者學習的知識能應用在實際的檢修上。 　　

3.圖片標示清楚，增加學習的效率。 　　4.本書適合各大學、科大汽車科相關科系學生、在職技術人員及對ABS系統有興趣之人士研讀。 

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品牌個性一致性與物質傾向對於消費者之影響-以豪華汽車品牌為例

為了解決賓士volvo比較的問題，作者趙冠群 這樣論述：

全球奢侈品市場自金融海嘯後開始快速復甦，這樣的現象同時帶動了學界對奢侈品的關注，學者認為奢侈品背後的象徵意義使品牌獨特，使得奢侈品研究多以品牌個性為發展核心，另一方面，由於物質傾向者被認為是奢侈品的主要追求族群之一，故在研究以奢侈品為背景之消費者品牌態度時，物質傾向是一個重要的衡量依據。近年又因為社群網路平台的使用人口快速攀升，社群網路平台作為高接近性、高效益、高普及率及低門檻的溝通渠道，被廣泛用來作為奢侈品行銷的主要工具，奢侈品牌行銷人員要如何在這樣子的背景之下，在眾多品牌中獲得持續穩定的行銷績效，是行銷人員經營社群網路平台的重要指引方針。然而，過往奢侈品研究脈絡主要以時尚產品背景，豪華汽

車品牌尚未得到充分論述，因此，本研究以豪華汽車品牌Bentley汽車及Volvo汽車為研究背景，根據品牌個性一致性理論和物質傾向理論，探討消費者自我概念與豪華汽車品牌個性之間的一致性與物質傾向如何影響品牌態度，物質傾向與品牌態度如何影響消費者購買意圖與社群互動意圖，並比較品牌個性一致性與物質傾向對消費者品牌態度的影響。本研究採用網路問卷調查法，將問卷連結分享於Facebook Bentley汽車及Volvo汽車社團與PTT汽車版等平台進行資料收集，有效樣本共計721份，採取分層迴歸分析（Hierarchical Regression Analysis）檢驗本研究模型與Hayes（2017）之S

PSS巨集PROCESS模型4進行後設分析。研究結果發現，品牌個性一致性與物質傾向分別對品牌態度產生正向影響；品牌態度與物質傾向分別對購買意圖與社群互動意圖產生正向影響；當進一步比較品牌個性一致性與物質傾向對品牌態度影響時，只有物質傾向顯著影響品牌態度。本研究之後設分析結果進一步證實，Bentley汽車組物質傾向透過品牌態度，對購買意圖及社群互動意圖產生影響。綜合上述研究結果，本研究提出學術與實務建議，在豪華汽車品牌的背景下，物質主義比品牌個性一致性對於品牌態度影響更顯著，而品牌態度又為物質傾向對於購買意圖及社群互動意圖的影響提供中介效果，可供奢侈品研究學者與豪華汽車品牌行銷人員參考。

新時代的市場競爭與管制：我國與歐盟競爭法的觀點

為了解決賓士volvo比較的問題，作者魏杏芳 這樣論述：

　　這是一本探討我國公平法與歐盟競爭法各別觀點的論文集。主要的範疇包括持續自由化進程的電信業、電子商務中普遍存在的經銷議題，以及現行公平法相關規定可能的再詮釋等，以因應數位經濟對競爭法立法與執法帶來的挑戰。書中絕大多數的專論，即使題目未特別指出是以歐盟法為比較對象，但內容都會以相當篇幅，討論歐盟競爭法的政策、立法與執行，以及對我國相關領域的借鏡參考意義。作者以歐盟競爭法為各篇獨立的文章建立連結，呈現一貫的研究脈絡，是本論文集的特色，與制度介紹性質的書寫不同，對嘗試進一步瞭解歐盟競爭法的讀者或研究者而言，本論文集實具高度參考價值。

汽車駕駛者監控系統設計與實現

為了解決賓士volvo比較的問題，作者邱冠博 這樣論述：

目錄摘要 iAbstract ii誌謝 iv目錄 v表目錄 viii圖目錄 ix第一章 緒論 11.1 研究動機 11.2 研究方向 51.3 研究架構 5第二章 研究背景與相關知識 62.1 汽車駕駛者監控系統技術概況[5] 62.1.1 人臉偵測技術 72.1.2 人臉追蹤技術 82.2 駕駛者監控系統之產品 9第三章 訓練資料庫建立 113.1 駕駛者行為樣本 133.2 交叉驗證 18第四章 系統設計與實現 194.1 人臉偵測演算法 204.1.1畫面亮度調整 204.1.2 HOG特徵 214.1.3 SVM 244.2 人臉模型比對演算法 264.2.1 仿射變換 264.2.

2 人臉特徵點比對 274.3 人臉追蹤演算法 294.3.1 色彩轉換 294.3.2 初始化粒子 304.3.3 粒子置信度估計 314.3.4 取得粒子權重平均 314.3.5 重要性採樣 324.4 分心檢測演算法 334.4.1 相機視角轉換 344.4.2 頭部姿勢估計 364.5 疲勞檢測演算法 384.5.1 眼睛區域檢測 384.5.2 瞳孔區域檢測 394.5.3 瞳孔閉合檢測 404.6 行為判別演算法 434.6.1 卷積神經網路 434.6.1.1 卷積網路特性 454.6.2 卷積運算優化 464.6.2.1 NEON對XNOR優化 49第五章 實作方式與實作成果

525.1 實作平台 525.2 實作成果 545.3 實作成果總結 56第六章 結論與未來展望 64參考文獻 65附錄 68表目錄表1.1 美國禁止駕車使用手機地區表 2表1.2 Euro NCAP 2025零傷亡藍圖 3表1.3 各國駕駛規範與標準內容 4表2.1 各大車廠發表車用生理感測技術 6表2.2 相關業者與廠商使用影像感測技術進行開發 7表2.3 各追蹤特徵及其特性比較 8表3.1 錄製樣本規格表 13表4.1 重要性採樣分析表 32表4.2 駕駛者閉眼狀態分析表 42表4.3 卷積神經網路架構 44表4.4 卷積神經網路模型比較表 44表4.5 經卷積優化之網路架構 47表

4.6 修改後之網路架構 48表4.7 整體網路執行時間分析表 49表5.1 不同鏡頭位置測試之男女駕駛者人數與時間統計表 55表5.2 分心檢測系統測試結果表 56表5.3 疲勞檢測系統測試結果表 57表5.4 混淆矩陣 60表5.5 手持行動電話訓練集偵測結果 60表5.6 手持行動電話測試集偵測結果 61表5.7 抽菸訓練集偵測結果 61表5.8 抽菸測試集偵測結果 62表5.9 論文數據比較表 63圖目錄圖1.1 分心嚴重程度評分圖 2圖2.1 利用Haar特徵描述人臉五官區域相對之明暗特性 8圖2.2 Volvo–Driver Alert Control System 9圖2.3 L

exus–Driver Attention Monitor 9圖2.4 賓士–Attention Assist System 10圖2.5 Volkswagen–Driver Alert System 10圖2.6 Honda–Driver Attention Monitor 10圖3.1 相同鏡頭下不同擺放位置所拍攝之影像 11圖3.2 各車廠駕駛監控系統鏡頭架設位置 12圖3.3 本論文鏡頭架設位置 12圖3.4 白天不同光照下一般駕駛狀態樣本 14圖3.5 白天不同光照下手持行動電話狀態樣本 15圖3.6 白天不同光照下抽菸狀態樣本 16圖3.7 夜晚不同駕駛狀態樣本 17圖3.8 K-

fold cross validation 18圖4.1 汽車駕駛者監控系統流程圖 19圖4.2 人臉偵測演算法流程圖 20圖4.3 直方圖均衡化前後效果比較圖 20圖4.4 HOG特徵 21圖4.5 HOG特徵提取步驟 21圖4.6 三線性插值示意圖 22圖4.7 三線性插值與cell內維度示意圖 24圖4.8 SVM示意圖 25圖4.9 使用HOG特徵進行SVM分類 25圖4.10 人臉偵測範圍進行仿射轉換結果 27圖4.11 人臉68個特徵點示意圖 28圖4.12 人臉特徵點比對結果 28圖4.13 人臉追蹤演算法流程圖 29圖4.14 人臉偵測區域之顏色直方圖 30圖4.15 隨機初

始化粒子示意圖 30圖4.16 粒子範圍與人臉偵測區域示意圖 31圖4.17 直方圖分布比較示意圖 31圖4.18 人臉追蹤結果 32圖4.19 分心檢測演算法流程圖 33圖4.20 頭轉角度校正位置示意圖 33圖4.21 分心警示示意圖 33圖4.22 相機視角轉換演算法流程圖 34圖4.23 各座標系示意圖 35圖4.24 歐拉角示意圖 36圖4.25 疲勞檢測演算法流程圖 38圖4.26 特徵點位置示意圖 38圖4.27 眼睛區域範圍示意圖 38圖4.28 鞏膜、瞳孔、虹膜位置示意圖 39圖4.29 瞳孔區域檢測示意圖 39圖4.30 眼睛上下邊緣檢測示意圖 39圖4.31 眼睛上下邊緣

檢測示意圖 40圖4.32 EAR數值分析示意圖 41圖4.33 經正規化後EAR閥值分析示意圖 41圖4.34 PERCLOS原理示意圖 42圖4.35 行為判別演算法流程圖 43圖4.36 局部連接網路示意圖 45圖4.37 局部連接網路示意圖 45圖4.38 權值共享示意圖 46圖4.39 XNOR-Net與傳統卷積差異示意圖 46圖4.40 卷積層優化前後執行時間比較圖 47圖4.41 修改後之網路架構後執行時間比較圖 48圖4.42 整體網路執行時間圓餅圖 49圖4.43 SISD與SIMD動作比較 50圖4.44 XNOR於NEON指令中動作示意圖 50圖4.45 三種方式之各層執

行時間比較圖 51圖4.46 三種方式之整體執行時間比較圖 51圖5.1 Renesas R-Car H3 52圖5.2 R-Car H3 System Block Diagram 52圖5.3 Logitech - Webcam C920 53圖5.4 紅外線鏡頭 53圖5.5 Linux User space / Kernel space 53圖5.6 鏡頭與系統平台安裝位置圖 54圖5.7 鏡頭擺放位置與正常駕駛視線範圍示意圖 55圖5.8 分心檢測系統實作成果 56圖5.9 疲勞檢測系統實作成果 57圖5.10 手持行動電話檢測系統實作成果 58圖5.11 抽菸檢測系統實作成果 58圖

5.12 行為判別系統不同型態模型比較圖 59圖5.13 各系統之執行時間圓餅圖 62